扩散模型属于生成模型的一类，它们能够生成与训练数据相似的数据。本质上，扩散模型通过添加噪声破坏训练数据，然后学习通过去除噪声来恢复训练数据，从而学习神经网络的参数。可以利用这个训练好的模型，通过随机采样噪声，通过学习到的去噪过程生成与训练数据相似的新数据。这个概念与变分自编码器(VAEs)相似，通过首先将数据投影到潜在空间，然后将其恢复到初始状态来优化成本函数。在扩散模型中，系统的目标是模拟一系列噪声分布的马尔可夫链，并通过逐步去噪/去噪数据以分层的方式“解码”数据。
扩散去噪过程建模基本上涉及两个主要步骤——前向扩散过程（添加噪声）和反向扩散过程（去除噪声）。让逐一了解每个步骤。
以下是前向扩散的步骤：图像(x0)通过添加缩放的高斯噪声，以马尔可夫链的方式逐渐被破坏。这个过程在一些T时间步中完成，得到xT。在此步骤中不涉及模型。在此前向扩散阶段之后，有一个图像xT，它具有高斯分布。已经将数据分布转换为具有均匀方差的标凊正态分布。
在此过程中，撤销前向扩散，目标是使用神经网络模型逐步去除噪声。模型的任务是预测在时间步t中添加到图像xt的噪声，以图像xt-1。因此，模型预测每个时间步中添加到每个图像序列的噪声量。
Stable Diffusion框架是什么？
变分自编码器(VAE):用于解码图片，将它们从潜在空间翻译成像素空间。潜在空间是图片的压缩表示，突出其关键元素。使用潜在嵌入进行工作在计算上更便宜，并且压缩潜在空间（具有更低的维度）。文本编码器和分词器：用于编码用户特定的文本提示，以生成图像。U-Net模型：使用它对潜在图像表示进行去噪。像自编码器一样，U-Net有一个收缩路径和一个扩展路径。然而，U-Net有跳跃连接。这些有助于从前层传递信息，有助于解决消失梯度的问题。此外，由于最终在收缩路径中丢失信息，它有助于保持更精细的细节。
如何在Python中使用Stable Diffusion进行图像生成？
# 安装库
!pip install transformers diffusers accelerate
!pip install xformers
# 导入库
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
# 加载Stable Diffusion模型
model_id = "dreamlike-art/dreamlike-photoreal-2.0"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")
# 生成图像提示
prompts = [
"爱丽丝梦游仙境，超高清，现实主义，未来主义，详细，八度渲染，Photoshop处理，照片般真实，柔和，粉彩，美学，魔法背景",
"动漫风格爱丽丝梦游仙境，90年代复古风格，数字艺术，超高清，8k，Photoshop处理，锐利焦点，超现实主义，Akira风格，详细线条艺术",
"美丽，抽象艺术的爱丽丝梦游仙境中的柴郡猫，3D，高度详细，8K，美学"
]
images = []
# 保存文件夹中的图像
for i, prompt in enumerate(prompts):
image = pipe(prompt).images[0]
image.save(f'picture_{i}.jpg')
images.append(image)
输出生成的图像
- Q1. 有哪些不同的扩散模型可用？
- A. 有多种强大的扩散模型可用，如Open AI的DALLE 2，Google的Imagen，Midjourney和StabilityAI的Stable Diffusion。
- Q2. 哪些是免费的扩散模型？
- A. 目前只有StabilityAI的Stable Diffusion是免费开源的。
- Q3. 除了扩散模型，还有哪些模型用于图像生成？
- A. 有各种生成模型用于图像生成，如GANs、VAEs、基于深度流的模型。
- Q4. 是否有GUI网站可以使用Stable Diffusion模型？
- A. Stability AI允许用户在其页面上注册后在网站上实验和生成图像：。最初，它为新用户提供免费积分，然后对每次图像生成收费。
- Q5. 除了文本，可以使用另一张图像作为输入参考来生成另一张图像吗？
- A. 是的，除了文本，也可以上传另一张图像作为参考或通过给出提示来编辑图像，例如从图像中移除特定对象或给黑白图像上色等。这项服务由RunawayML平台提供：。